JP6464891B2 - Sideline problem scoring method, sideline problem scoring program, and sideline problem scoring device - Google Patents

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Description

本発明は、傍線問題採点方法、傍線問題採点プログラム及び傍線問題採点装置に関する。   The present invention relates to a side line problem scoring method, a side line problem scoring program, and a side line problem scoring apparatus.

インターネットやタブレット端末を活用した電子教材が導入されつつある。かかる電子教材では、一例として、問題文のうち解答に対応する箇所に傍線を引かせる形式で傍線問題が出題されることがある。   Electronic teaching materials using the Internet and tablet terminals are being introduced. In such an electronic teaching material, as an example, a sideline problem may be given in a form in which a sideline is drawn at a position corresponding to an answer in a question sentence.

このような傍線問題を電子教材として提供する場合、問題文がテキスト形式で記述されたテキストデータであれば、コンピュータ上でドラッグ操作等を通じて範囲を指定させることにより、傍線を解答として入力させたり、解答を採点したりすることができる。ところが、問題文が紙文書である場合、問題文に含まれる正解の文字列と、解答として入力された傍線部の文字列との対応付けを行うために、問題文の紙文書がOCR(Optical Character Recognition)等を用いることにより電子化される。   If such a sideline problem is provided as an electronic teaching material, if the question sentence is text data described in text format, the sideline can be entered as an answer by specifying the range through a drag operation etc. on the computer, You can score answers. However, when the question sentence is a paper document, the paper sentence of the question sentence is OCR (Optical) in order to associate the correct character string included in the question sentence with the character string of the side line portion input as the answer. It is digitized by using Character Recognition.

特開平3−164885号公報Japanese Patent Laid-Open No. 3-164885 特開2007−48217号公報JP 2007-48217 A

しかしながら、OCRには、その文字認識の精度に自ずから限界がある。すなわち、OCRには、レイアウト認識、行方向推定、行分割、文字分割、文字認識といった手順が含まれる。これら手順は、それぞれが様々な原因によって誤りを生じさせる場合がある。例えば、想定外の特殊なレイアウトであったり、問題文の紙文書における文字のにじみやかすれ、紙面の汚れなどが誤りの一因となる。このように、OCRを用いる場合、文字認識の結果に対する修正操作が避けられないので、問題文の正解の文字列と傍線部の文字列との対応付けに手間が生じる結果、傍線問題の採点効率が低下してしまう。   However, OCR has its own limitations on the accuracy of character recognition. That is, OCR includes procedures such as layout recognition, line direction estimation, line division, character division, and character recognition. Each of these procedures can cause errors due to various causes. For example, an unexpected special layout, blurring or blurring of characters in a paper document of a problem sentence, dirt on a paper surface, and the like cause errors. As described above, when OCR is used, a correction operation on the result of character recognition is unavoidable, and as a result, it takes time to associate the correct character string of the problem sentence with the character string of the side line part, resulting in scoring efficiency of the side line problem. Will fall.

1つの側面では、本発明は、傍線問題の採点効率を向上させることができる傍線問題採点方法、傍線問題採点プログラム及び傍線問題採点装置を提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide a side line problem scoring method, a side line problem scoring program, and a side line problem scoring apparatus that can improve scoring efficiency of a side line problem.

一態様の傍線問題採点方法では、コンピュータが、文字列を含む画像上で前記文字列の一部または全部を囲む枠を設定し、設定された枠に基づいて判定範囲を算出し、手書き入力による筆跡を取得し、前記枠の位置と前記手書き入力による筆跡の位置とに基づいて、前記筆跡が前記算出された判定範囲内に収まるか否かを判定する処理を実行する。   In the side line problem scoring method of one aspect, the computer sets a frame that surrounds part or all of the character string on the image including the character string, calculates a determination range based on the set frame, and is based on handwriting input A handwriting is acquired, and based on the position of the frame and the position of the handwriting input by handwriting input, a process of determining whether or not the handwriting is within the calculated determination range is executed.

傍線問題の採点効率を向上させることができる。   The scoring efficiency of the side line problem can be improved.

図1は、実施例1に係る傍線問題採点装置の機能的構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration of the side line problem scoring device according to the first embodiment. 図2は、黒画素の切れ目の検出例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of detection of black pixel breaks. 図3Aは、問題文画像への矩形の設定例を示す図である。FIG. 3A is a diagram illustrating a setting example of a rectangle in a question sentence image. 図3Bは、問題文画像への解答の記入例を示す図である。FIG. 3B is a diagram illustrating an example of entering an answer to the question sentence image. 図3Cは、第1の判定方法の一例を示す図である。FIG. 3C is a diagram illustrating an example of a first determination method. 図3Dは、第2の判定方法の一例を示す図である。FIG. 3D is a diagram illustrating an example of a second determination method. 図4は、実施例1に係る傍線問題採点処理の手順を示すフローチャート(1)である。FIG. 4 is a flowchart (1) illustrating the procedure of the marginal line problem scoring process according to the first embodiment. 図5は、実施例1に係る傍線問題採点処理の手順を示すフローチャート(2)である。FIG. 5 is a flowchart (2) illustrating the procedure of the marginal line problem scoring process according to the first embodiment. 図6は、応用例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an application example. 図7Aは、応用例に関する効果の一側面を示す図である。FIG. 7A is a diagram illustrating one aspect of an effect relating to an application example. 図7Bは、応用例に関する効果の一側面を示す図である。FIG. 7B is a diagram illustrating one aspect of an effect related to the application example. 図8は、実施例1及び実施例2に係る傍線問題採点プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a computer that executes the sideline problem scoring program according to the first embodiment and the second embodiment.

以下に添付図面を参照して本願に係る傍線問題採点方法、傍線問題採点プログラム及び傍線問題採点装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   Hereinafter, a sideline problem scoring method, a sideline problem scoring program, and a sideline problem scoring apparatus according to the present application will be described with reference to the accompanying drawings. Note that this embodiment does not limit the disclosed technology. Each embodiment can be appropriately combined within a range in which processing contents are not contradictory.

[傍線問題採点装置の構成]
図1は、実施例1に係る傍線問題採点装置の機能的構成を示す図である。図1に示す傍線問題採点装置10は、問題文のうち解答に対応する箇所に傍線を引かせる形式で出題される傍線問題に対し、傍線が手書き入力された解答の正解または不正解を判定することにより、傍線問題の採点を支援する傍線問題採点処理を実行するものである。
[Configuration of sideline problem scoring system]
FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration of the side line problem scoring device according to the first embodiment. The sideline problem scoring device 10 shown in FIG. 1 determines the correct or incorrect answer of an answer in which a sideline is input by handwriting for a sideline problem that is given in a form in which a sideline is drawn at a location corresponding to the answer in the question sentence. Thus, the side line problem scoring process for supporting the scoring of the side line problem is executed.

一実施形態として、傍線問題採点装置10は、上記の傍線問題採点処理がパッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される傍線問題採点プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、スマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)などの移動体通信端末のみならず、タブレット端末やスレート端末などを含む携帯端末装置に傍線問題採点プログラムをインストールさせる。これによって、携帯端末装置を傍線問題採点装置10として機能させることができる。なお、ここでは、一例として、傍線問題採点装置10が携帯端末装置として実装される場合を例示して以下の説明を行うが、パーソナルコンピュータを始めとする据置き型の端末装置に傍線問題採点プログラムをインストールさせることもできる。   As one embodiment, the sideline problem scoring apparatus 10 can be implemented by installing a sideline problem scoring program in which the above-mentioned sideline problem scoring process is provided as package software or online software on a desired computer. For example, the side line problem scoring program is installed not only on mobile communication terminals such as smartphones, mobile phones and PHS (Personal Handyphone System) but also on mobile terminal devices including tablet terminals and slate terminals. Thus, the mobile terminal device can function as the side line problem scoring device 10. Here, as an example, the following description will be given by illustrating the case where the side line problem scoring device 10 is implemented as a mobile terminal device, but the side line problem scoring program is installed in a stationary terminal device such as a personal computer. Can also be installed.

以下では、あくまで一例として、問題作成者により使用されるコンピュータに傍線問題の採点機能が実装される場合を例示するが、必ずしも問題作成者により使用されるコンピュータ上に傍線問題の採点機能が実装されずともよい。すなわち、問題文を含む画像上に傍線が手書き入力を介して記述された筆跡、すなわち傍線問題への解答を入力とし、当該解答の正解または不正解の判定結果を出力する機能が実現されればよく、ネットワーク上のコンピュータ、例えばサーバ装置、物理マシンまたは物理マシン群により形成されるクラウドとして実装されることとしてもかまわない。   In the following, as an example, the case where the scoring function for the side line problem is implemented on the computer used by the problem creator is illustrated, but the scoring function for the side line problem is not necessarily implemented on the computer used by the problem creator. It is not necessary. In other words, if a function is realized that takes as input a handwriting in which a side line is described via handwriting input on an image including a question sentence, that is, an answer to the side line problem, and outputs a determination result of a correct answer or an incorrect answer of the answer In many cases, it may be implemented as a cloud formed by a computer on a network, for example, a server device, a physical machine, or a group of physical machines.

かかる傍線問題採点装置10は、図1に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、傍線問題採点装置10がタブレット端末として実装される場合には、加速度センサや角速度センサなどのモーションセンサをさらに有することとしてもよい。また、傍線問題採点装置10が移動体通信端末として実装される場合には、アンテナ、GPS(Global Positioning System)受信機などの機能部をさらに有していてもかまわない。なお、図1には、一例として、傍線問題採点装置10がタブレット端末として実装される場合の機能部が例示されているが、傍線問題採点装置10を据置き端末として実装する場合には、キーボード、マウスやディスプレイなどの入出力デバイスを有することとしてもよい。   Such a side line problem scoring device 10 may include various functional units included in a known computer in addition to the functional units illustrated in FIG. 1. For example, when the sideline problem scoring device 10 is mounted as a tablet terminal, it may further include a motion sensor such as an acceleration sensor or an angular velocity sensor. Further, when the side line problem scoring device 10 is implemented as a mobile communication terminal, it may further include a functional unit such as an antenna or a GPS (Global Positioning System) receiver. In FIG. 1, as an example, a functional unit when the side line problem scoring device 10 is implemented as a tablet terminal is illustrated. However, when the side line problem scoring device 10 is implemented as a stationary terminal, a keyboard is used. In addition, an input / output device such as a mouse or a display may be provided.

図1に示すように、傍線問題採点装置10は、タッチパネル11と、問題記憶部12と、設定部13と、矩形記憶部14と、取得部15と、筆跡記憶部16と、算出部17と、判定部18と、採点部19とを有する。   As shown in FIG. 1, the side line problem scoring device 10 includes a touch panel 11, a problem storage unit 12, a setting unit 13, a rectangular storage unit 14, an acquisition unit 15, a handwriting storage unit 16, and a calculation unit 17. And a determination unit 18 and a scoring unit 19.

タッチパネル11は、表示可能かつ入力可能なデバイスである。   The touch panel 11 is a displayable and inputable device.

表示に関する一側面として、タッチパネル11は、傍線問題採点装置10上で実行される傍線問題採点プログラムを始め、OS(Operating System)やアプリケーションプログラムによって出力される画像を表示する。入力に関する一側面として、タッチパネル11は、タッチペンや手指などによる手書き入力を始め、タッチパネル11のスクリーン上でなされるタップ、フリック、スイープ、ピンチインやピンチアウトなどのタッチ操作を受け付ける。なお、ここでは、傍線問題採点装置10に対する指示入力を行う入力デバイスとしてタッチパネル11を例示したが、これに限らず、タッチパネル11との間で相補的な入力を実現する物理キーなどをさらに有していてもかまわない。   As one aspect regarding display, the touch panel 11 displays an image output by an OS (Operating System) or an application program, including a side line problem scoring program executed on the side line problem scoring device 10. As one aspect related to input, the touch panel 11 accepts touch operations such as tap, flick, sweep, pinch-in, and pinch-out performed on the screen of the touch panel 11, including handwritten input using a touch pen or fingers. In addition, although the touch panel 11 was illustrated as an input device which performs the instruction | indication input with respect to the side line problem scoring apparatus 10 here, it has not only this but the physical key etc. which implement | achieve complementary input between the touch panels 11 etc. It does not matter.

ここで、タッチパネル11の動作原理には、任意の方式を採用できる。例えば、抵抗膜方式や静電容量方式、弾性表面波方式、赤外線方式(赤外線をパネルの端からパネル表面に対して平行に発し、反対側の端のセンサで赤外線が指などで遮られているかどうかを取得することによって指タッチ位置のセンシングを行う方式)、カメラで指位置をトラッキングする方式など、様々な方式が存在するが、いずれの方式が採用されることとしてもかまわない。また、タッチパネル11に限らず、電子ペンを用いた電磁誘導方式、紙などに印刷された特殊なパターンをペン先に仕込んだカメラで読み取ってペン先位置を特定する方式、加速度センサやジャイロセンサでペン先や指先の動きを計測する方式など、ペン入力装置または指に取り付ける装置を採用することとしてもかまわない。   Here, any method can be adopted as the operation principle of the touch panel 11. For example, resistive film method, capacitance method, surface acoustic wave method, infrared method (whether infrared light is emitted from the edge of the panel parallel to the panel surface and the infrared sensor is blocked by a finger etc. at the opposite end) There are various methods, such as a method of sensing the finger touch position by acquiring whether or not, and a method of tracking the finger position with a camera, but any method may be adopted. In addition to the touch panel 11, an electromagnetic induction method using an electronic pen, a method of specifying a pen tip position by reading a special pattern printed on paper or the like with a camera loaded on the pen tip, an acceleration sensor or a gyro sensor A pen input device or a device attached to the finger, such as a method of measuring the movement of the pen tip or the fingertip, may be adopted.

問題記憶部12は、問題文を含む画像を記憶する記憶部である。以下では、問題文を含む画像のことを「問題文画像」と記載する場合がある。   The problem storage unit 12 is a storage unit that stores an image including a question sentence. Hereinafter, an image including a question sentence may be referred to as a “problem sentence image”.

一実施形態として、問題記憶部12には、問題文が印刷された紙文書がスキャナ等の読取装置により読み取られた画像が記憶される。このように問題文に関するデータは、必ずしもテキストデータなどのように文字コードにより定まる文字列のデータでなくともよく、イメージデータであってかまわない。   As an embodiment, the problem storage unit 12 stores an image obtained by reading a paper document on which a question sentence is printed by a reading device such as a scanner. As described above, the data related to the problem sentence does not necessarily have to be character string data determined by a character code such as text data, and may be image data.

設定部13は、問題文画像上に所定の枠を設定する処理部である。   The setting unit 13 is a processing unit that sets a predetermined frame on the question sentence image.

一実施形態として、設定部13は、問題記憶部12に記憶された問題文画像のうちいずれかの問題文画像が指定された場合、タッチパネル11に問題文画像を表示させる。このようにタッチパネル11に問題文画像を表示させた状態で、設定部13は、問題文のうち問題作成者が正解と定める部分の文字列を囲む枠の一例として、矩形の設定を受け付ける。例えば、矩形を設定する場合、ドラッグ操作等の範囲指定により矩形の設定を受け付けることができる。この他、矩形を形成する各頂点の座標を指定させたり、頂点の一部と矩形の幅および高さを指定させたりすることにより、矩形の設定を受け付けることもできる。なお、ここでは、「枠」の一例として、矩形の領域が設定される場合を例示するが、矩形以外にも多角形、円、楕円などの任意の形状を枠として設定できる。   As one embodiment, the setting unit 13 displays a question sentence image on the touch panel 11 when any one of the question sentence images stored in the question storage unit 12 is designated. In the state where the question sentence image is displayed on the touch panel 11 in this way, the setting unit 13 accepts a rectangular setting as an example of a frame that encloses the character string of the part of the question sentence that the question creator defines as the correct answer. For example, when a rectangle is set, the setting of the rectangle can be accepted by specifying a range such as a drag operation. In addition, it is also possible to accept the setting of the rectangle by designating the coordinates of each vertex forming the rectangle or by designating a part of the vertex and the width and height of the rectangle. Here, a case where a rectangular region is set is illustrated as an example of the “frame”, but any shape such as a polygon, a circle, or an ellipse can be set as the frame in addition to the rectangle.

このように矩形を設定させる場合、設定部13は、問題文画像から検出される文字の区切りの検出結果を用いることにより、矩形の設定を支援することもできる。例えば、設定部13は、タッチパネル11に表示された問題文画像のうち画像内の文字に対応する色を縦方向および横方向に走査することにより、黒画素のヒストグラムを方向ごとに算出する。その上で、設定部13は、黒画素のヒストグラム上で度数が所定の閾値以下となる部分を黒画素の切れ目として検出し、問題作成者により範囲指定が行われる矩形の幅や高さを黒画素の切れ目に合わせて伸縮させることができる。ここでは、黒画素の切れ目を検出する場合を例示したが、その適用範囲が白黒の問題文画像に限定される訳ではない。すなわち、文字の区切りを検出するのに必ずしも黒画素を用いずともよく、他の色により文字が印字される場合には、その文字の色に対応する画素を走査することとすればよい。   When the rectangle is set in this way, the setting unit 13 can support the setting of the rectangle by using the detection result of the character break detected from the question sentence image. For example, the setting unit 13 calculates a histogram of black pixels for each direction by scanning a color corresponding to a character in the image in the question sentence image displayed on the touch panel 11 in the vertical direction and the horizontal direction. After that, the setting unit 13 detects a portion where the frequency is equal to or less than a predetermined threshold on the black pixel histogram as a black pixel break, and sets the width and height of the rectangle for which the range is designated by the problem creator to black. It can be expanded and contracted according to pixel breaks. Here, a case where a black pixel break is detected is illustrated, but the application range is not limited to a black and white problem sentence image. That is, it is not always necessary to use a black pixel to detect a character break. When a character is printed in another color, the pixel corresponding to the character color may be scanned.

図2は、黒画素の切れ目の検出例を示す図である。図2には、横書きの問題文画像に含まれる文字列の一例として、「:有しているも・・・」という文字列が示されると共に、縦方向及び横方向の黒画素のヒストグラムが示されている。図2に示すように、設定部13は、タッチパネル11を介して範囲指定が行われる矩形の周辺で、問題文画像を縦方向および横方向に走査することにより、黒画素のヒストグラムを縦方向および横方向ごとに算出する。その上で、設定部13は、黒画素のヒストグラムに含まれる度数がゼロまたは一定以下である箇所を黒画素の切れ目と判定する。図2の例で言えば、横方向には、n1、n2、n3、n4、n5、n6及びn7の7つが水平方向の黒画素の切れ目として検出されると共に、縦方向には、m1及びm2が垂直方向の黒画素の切れ目として検出される。例えば、範囲指定が行われた矩形の幅と、水平方向の黒画素の切れ目とが一致しない場合、矩形との水平距離が最も近い黒画素の切れ目の位置に矩形を形成する幅方向の辺の長さを補正することができる。また、範囲指定が行われた矩形の高さと、垂直方向の黒画素の切れ目とが一致しない場合、矩形との垂直距離が最も近い黒画素の切れ目の位置に矩形を形成する高さ方向の辺の長さを補正することができる。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of detection of black pixel breaks. In FIG. 2, as an example of a character string included in a horizontally written problem sentence image, a character string “: has ...” and a histogram of black pixels in the vertical direction and the horizontal direction are shown. Has been. As illustrated in FIG. 2, the setting unit 13 scans the problem sentence image in the vertical direction and the horizontal direction around the rectangle for which the range is specified via the touch panel 11, thereby generating the black pixel histogram in the vertical direction and the horizontal direction. Calculate for each horizontal direction. In addition, the setting unit 13 determines that a black pixel break is a point where the frequency included in the black pixel histogram is zero or less than a certain value. In the example of FIG. 2, in the horizontal direction, seven of n1, n2, n3, n4, n5, n6 and n7 are detected as black pixel breaks in the horizontal direction, and m1 and m2 in the vertical direction. Are detected as black pixel breaks in the vertical direction. For example, if the width of the rectangle for which the range has been specified does not match the horizontal black pixel break, the width direction edge that forms the rectangle at the black pixel break closest to the rectangle in the horizontal distance The length can be corrected. Also, if the height of the rectangle for which the range is specified does not match the cut in the black pixel in the vertical direction, the side in the height direction that forms the rectangle at the black pixel cut closest to the rectangle Can be corrected.

このように、設定部13は、範囲指定が行われることを条件に起動し、切れ目の位置の近傍にある矩形の辺が切れ目の位置に一致するように動作する処理をバックグラウンドで実行することができる。   As described above, the setting unit 13 is activated on the condition that the range is specified, and executes processing in the background so that a rectangular side near the position of the cut coincides with the position of the cut. Can do.

矩形記憶部14は、矩形の定義データを記憶する記憶部である。   The rectangular storage unit 14 is a storage unit that stores rectangular definition data.

一実施形態として、矩形記憶部14には、設定部13により問題文画像上に設定された矩形データが記憶される。例えば、左上の頂点の座標と右下の頂点の座標とにより、矩形の位置およびサイズが定義される場合を想定するが、他のパラメータにより矩形を定義することとしてもかまわない。なお、ここでは、一例として、矩形データがリスト形式で記憶される場合を想定するが、他の形式、例えばテーブル形式などで記憶されることとしてもかまわない。   As an embodiment, the rectangular data set on the question sentence image by the setting unit 13 is stored in the rectangular storage unit 14. For example, it is assumed that the position and size of the rectangle are defined by the coordinates of the upper left vertex and the coordinates of the lower right vertex, but the rectangle may be defined by other parameters. Here, as an example, it is assumed that rectangular data is stored in a list format, but may be stored in another format, for example, a table format.

取得部15は、傍線問題の解答に関する筆跡データを取得する処理部である。   The acquisition unit 15 is a processing unit that acquires handwriting data regarding the answer to the side line problem.

一実施形態として、取得部15は、ハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやUSB(Universal Serial Bus)メモリなどのリムーバブルメディアに保存された筆跡データを読み出すことにより取得することもできる。他の一例として、取得部15は、外部装置、例えば解答者により使用される端末装置からネットワークを介して受信することによって筆跡データを取得することもできる。   As an embodiment, the acquisition unit 15 can also acquire by reading handwriting data stored in an auxiliary storage device such as a hard disk or an optical disk or a removable medium such as a memory card or a USB (Universal Serial Bus) memory. As another example, the acquisition unit 15 can also acquire handwriting data by receiving it from an external device, for example, a terminal device used by an answerer via a network.

かかる筆跡データは、解答者の端末装置で手書き入力されることにより生成される。例えば、解答者の端末装置では、端末装置の表示部に表示された問題文画像上でポインティングデバイスを介して描画される手書き入力を受け付ける。これによって、問題文画像上における手書き入力の座標の時系列データ、すなわち筆点の集合が筆跡データとして採取される。例えば、筆跡データは、数十分の一秒といったサンプリング周期で手書き入力の座標がオペレーティングシステムなどの基本ソフトにより取り込まれることとする。   Such handwriting data is generated by handwriting input at the answerer's terminal device. For example, the answerer's terminal device accepts handwritten input drawn via a pointing device on the question sentence image displayed on the display unit of the terminal device. Thereby, time-series data of handwritten input coordinates on the problem sentence image, that is, a set of handwriting points is collected as handwriting data. For example, in handwriting data, coordinates of handwritten input are taken in by basic software such as an operating system at a sampling period of tens of seconds.

筆跡記憶部16は、筆跡データを記憶する記憶部である。   The handwriting storage unit 16 is a storage unit that stores handwriting data.

一実施形態として、筆跡記憶部16には、取得部15により取得された筆跡データ、すなわち手書き入力の座標の時系列データが記憶される。例えば、筆跡記憶部16には、タッチパネル等で手書き入力が検知されてから当該手書き入力が検知されなくなるまでに検知された一連の筆点の軌跡、いわゆる一筆書きをリストの最小単位とし、筆跡データがリスト形式で記憶される。なお、ここでは、筆跡データがリスト形式で記憶される場合を想定するが、他の形式、例えばテーブル形式などで記憶されることとしてもかまわない。   As one embodiment, the handwriting storage unit 16 stores handwriting data acquired by the acquisition unit 15, that is, time-series data of handwritten input coordinates. For example, the handwriting storage unit 16 uses a series of strokes detected from when a handwritten input is detected by a touch panel or the like until the handwritten input is no longer detected, so-called one stroke writing as a minimum unit of the list, and the handwriting data Are stored in list form. Although it is assumed here that the handwriting data is stored in a list format, it may be stored in another format, for example, a table format.

算出部17は、矩形から筆跡データと比較する判定範囲を算出する処理部である。なお、以下では、横書きの問題文に傍線が描画される場合を例示して説明を行うが、縦書きの問題文にも水平を垂直に読み替え、垂直を水平に読み替えることにより同様の判定を行うことができるのは言うまでもない。   The calculation unit 17 is a processing unit that calculates a determination range to be compared with handwriting data from a rectangle. In the following, a case where a side line is drawn in a horizontally written question sentence will be described as an example. However, the same determination is made by replacing the horizontal problem sentence vertically with the vertical sentence and the vertical sentence horizontally. Needless to say, you can.

一実施形態として、算出部17は、矩形記憶部14に記憶された矩形リストから矩形データを用いて、矩形Rの高さhを算出する。例えば、矩形データには、矩形Rに関する左上の頂点の座標及び右下の頂点の座標が含まれるので、左上の頂点のY座標から右下の頂点のY座標を減算するか、あるいは互いのY座標の差を計算し、その絶対値をとることにより、矩形Rの高さhを求めることができる。   As an embodiment, the calculation unit 17 calculates the height h of the rectangle R using the rectangle data from the rectangle list stored in the rectangle storage unit 14. For example, since the rectangle data includes the coordinates of the upper left vertex and the coordinates of the lower right vertex with respect to the rectangle R, the Y coordinate of the lower right vertex is subtracted from the Y coordinate of the upper left vertex, or each other's Y The height h of the rectangle R can be obtained by calculating the difference in coordinates and taking the absolute value thereof.

その上で、算出部17は、上記の判定範囲として、筆跡データにより定まる傍線の位置と正解の文字列の位置とのずれが許容範囲内であるか否かを判定する第1の判定に用いる閾値t2及び閾値t3を算出する。   In addition, the calculation unit 17 uses the first determination to determine whether the deviation between the position of the side line determined by the handwriting data and the position of the correct character string is within the allowable range as the determination range. A threshold value t2 and a threshold value t3 are calculated.

例えば、横書きの問題文に傍線を引かせる場合、正解の文字列に下線を引かせる状況が想定される。かかる下線は手書き入力により描画されることから、下線が正解の文字列から上下方向にぶれるのを避けるのは困難であるので、下線の位置が正解の文字列から上下方向にずれることを条件付きで認める。かかる条件の一例として、筆跡データにより定まる傍線と、正解の文字列が記述された行とを対応付けることができる範囲が上記の許容範囲に設定される。すなわち、上記の閾値t2は、正解の文字列の下端から上方向へ傍線がずれることを許容する閾値であり、例えば、正解の文字列を形成する文字のサイズを推定できる矩形Rの高さhに所定の係数a2、例えば1以下の値を乗算することにより設定できる。また、上記の閾値t3は、正解の文字列の下端から下方向へ傍線がずれることを許容する閾値であり、例えば、正解の文字列を形成する文字のサイズを推定できる矩形Rの高さhに所定の係数a3、例えば1以下の値を乗算することにより設定できる。このように下線を描画させる場合、行間に下線を引かせることになるので、文字列に重なる上方向よりも文字列に重ならない下方向へ下線がずれる可能性が高いと推定できる。このことから、閾値t2及び閾値t3は、同値とするものできるが、t2<t3となる係数a2及び係数a3を閾値の設定に用いることもできる。   For example, when a side line is drawn in a horizontally written question sentence, a situation where an underline is drawn in a correct character string is assumed. Since the underline is drawn by handwriting input, it is difficult to avoid the underline from moving up and down from the correct character string, so there is a condition that the position of the underline is shifted from the correct character string up and down. Admit in. As an example of such a condition, a range in which a side line determined by handwriting data and a line in which a correct character string is described is set as the allowable range. That is, the threshold value t2 is a threshold value that allows the side line to shift upward from the lower end of the correct character string. For example, the height h of the rectangle R that can estimate the size of the character that forms the correct character string Is multiplied by a predetermined coefficient a2, for example, a value of 1 or less. Further, the threshold value t3 is a threshold value that allows a side line to shift downward from the lower end of the correct character string. For example, the height h of the rectangle R that can estimate the size of the character that forms the correct character string. Is multiplied by a predetermined coefficient a3, for example, a value of 1 or less. When the underline is drawn in this way, the underline is drawn between the lines. Therefore, it can be estimated that there is a higher possibility that the underline is shifted in the lower direction not overlapping the character string than in the upper direction overlapping the character string. From this, the threshold value t2 and the threshold value t3 can be the same value, but the coefficient a2 and the coefficient a3 that satisfy t2 <t3 can also be used for setting the threshold value.

また、算出部17は、筆跡データにより定まる傍線の端点と正解の文字列の端部とのずれが許容範囲内であるか否かを判定する第2の判定に用いる閾値t1を算出する。   Further, the calculation unit 17 calculates a threshold value t1 used for the second determination for determining whether or not the deviation between the end point of the side line determined by the handwriting data and the end portion of the correct character string is within the allowable range.

すなわち、横書きの問題文に下線が手書き入力により描画される場合、下線が正解の文字列から左右方向にずれるのを避けるのは困難であるので、下線の各端点が正解の文字列の両端からはみ出たり、両端に届かないといった左右方向のずれを条件付きで認める。かかる条件の一例として、筆跡データにより定まる傍線の端点と、正解の文字列のうち両端の文字とを対応付けることができる範囲が上記の許容範囲に設定される。すなわち、上記の閾値t1は、正解の文字列の両端から左右方向へ傍線の端点がずれることを許容する閾値であり、例えば、正解の文字列を形成する文字のサイズを推定できる矩形Rの高さhに所定の係数a1、例えば1以下の値を乗算することにより設定できる。   That is, when the underline is drawn by handwriting input in a horizontally written question sentence, it is difficult to avoid the underline being shifted to the left and right from the correct character string, so that each end point of the underline starts from both ends of the correct character string. A lateral deviation, such as protruding or not reaching both ends, is allowed with conditions. As an example of such a condition, a range in which an end point of a side line determined by handwriting data and a character at both ends of a correct character string can be associated is set as the above-described allowable range. That is, the threshold value t1 is a threshold value that allows the end points of the side lines to deviate in the horizontal direction from both ends of the correct character string. For example, the height of the rectangle R that can estimate the size of the character that forms the correct character string The value h can be set by multiplying a predetermined coefficient a1, for example, a value of 1 or less.

判定部18は、筆跡が枠から定まる判定範囲内に収まっているか否かを判定する処理部である。図1に示すように、判定部18は、第1判定部18aと、第2判定部18bと、第3判定部18cとを有する。   The determination unit 18 is a processing unit that determines whether or not the handwriting is within a determination range determined from the frame. As illustrated in FIG. 1, the determination unit 18 includes a first determination unit 18a, a second determination unit 18b, and a third determination unit 18c.

第1判定部18aは、上記の第1の判定を実行する処理部である。   The first determination unit 18a is a processing unit that performs the first determination.

一実施形態として、第1判定部18aは、矩形Rの下端位置Ylowに対する上下方向のずれの許容範囲を算出する。例えば、第1判定部18aは、矩形記憶部14に記憶された矩形Rの矩形データにより求まる下端位置Ylowから算出部17により算出された閾値t2を減算する計算、すなわちYlow−t2の計算により、上方向のずれの許容範囲Y1を算出する。さらに、第1判定部18aは、矩形記憶部14に記憶された矩形データにより求まる下端位置Ylowに算出部17により算出された閾値t3を加算する計算、すなわちYlow+t3の計算により、下方向のずれの許容範囲Y2を算出する。一方、第1判定部18aは、筆跡記憶部16に記憶された筆跡リストのうち判定の対象とする筆跡の筆跡データから当該筆跡の外接矩形rを算出する。さらに、第1判定部18aは、筆跡の外接矩形rの垂直方向の中心位置Ycを算出する。その上で、第1判定部18aは、筆跡の外接矩形rの中心位置Ycが許容範囲内であるか否か、すなわち「Y1≦Yc≦Y2」の条件を満たすか否かを判定する。 As one embodiment, the first determination unit 18a calculates an allowable range of vertical displacement with respect to the lower end position Y low of the rectangle R. For example, the first determination unit 18a subtracts the threshold value t2 calculated by the calculation unit 17 from the lower end position Y low obtained from the rectangle data of the rectangle R stored in the rectangle storage unit 14, that is, the calculation of Y low −t2. Thus, the allowable range Y1 of the upward shift is calculated. Further, the first determination unit 18a performs a downward operation by adding the threshold value t3 calculated by the calculation unit 17 to the lower end position Y low obtained from the rectangular data stored in the rectangular storage unit 14, that is, by calculating Y low + t3. An allowable range Y2 of deviation is calculated. On the other hand, the first determination unit 18a calculates a circumscribed rectangle r of the handwriting from the handwriting data of the handwriting to be determined in the handwriting list stored in the handwriting storage unit 16. Further, the first determination unit 18a calculates the center position Yc in the vertical direction of the circumscribed rectangle r of the handwriting. Then, the first determination unit 18a determines whether the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the handwriting is within the allowable range, that is, whether the condition “Y1 ≦ Yc ≦ Y2” is satisfied.

この条件を満たす場合には、傍線の位置が正解の文字列の下端から上下方向にずれていたとしても、正解の文字列の1つ上の行や1つ下の行までは下線が上下方向にずれていないと推定できる。一方、この条件を満たさない場合には、正解の文字列の1つ上の行または1つ下の行まで下線がずれていると推定できる。   When this condition is met, even if the position of the side line is shifted up and down from the bottom of the correct character string, the underline is in the vertical direction up to the next line up to or below the correct character string. It can be estimated that there is no deviation. On the other hand, when this condition is not satisfied, it can be estimated that the underline is shifted to the line immediately above or to the line below by 1 in the correct character string.

第2判定部18bは、上記の第2の判定を実行する処理部である。   The second determination unit 18b is a processing unit that performs the second determination.

一実施形態として、第2判定部18bは、矩形Rの左端の位置Xと矩形Rの右端の位置Xとを算出する。例えば、第2判定部18bは、矩形記憶部14に記憶された矩形Rの矩形データに含まれる左上の頂点のX座標を矩形Rの左端の位置Xとして抽出すると共に、右下の頂点のX座標を矩形Rの左端の位置Xとして抽出する。これと共に、第2判定部18bは、第1判定部18aにより求められた筆跡の外接矩形rの左端の位置Xleftを抽出すると共に、外接矩形rの右端の位置Xrightを抽出する。その上で、第2判定部18bは、外接矩形rの左端の位置Xleftが許容範囲内である否か、すなわち「X−t1≦Xleft≦X+t1」の条件を満たすか否かを判定する。そして、第2判定部18bは、外接矩形rの右端の位置Xrightが許容範囲内である否か、すなわち「X−t1≦Xright≦X+t1」の条件を満たすか否かを判定する。 As an embodiment, the second determination unit 18b calculates a right end position X R of the leftmost position X L and rectangle R of the rectangle R. For example, the second determination unit 18b extracts a upper left X coordinate of the vertex included in the rectangle data of the stored rectangle R in a rectangular storage section 14 as the left end position X L of the rectangle R, for the lower right apex extracting the X-coordinate as a position X R of the left edge of the rectangle R. At the same time, the second determination unit 18b extracts the left end position X left of the circumscribed rectangle r of the handwriting obtained by the first determination unit 18a, and extracts the right end position X right of the circumscribed rectangle r. On top of that, the second determination unit 18b is whether the position X left of the left edge of the circumscribed rectangle r is within the allowable range, i.e. whether or not the condition "X L -t1 ≦ X left ≦ X L + t1 " Determine. Then, the second determination unit 18b determines whether or not the right end position X right of the circumscribed rectangle r is within the allowable range, that is, whether or not the condition “X R −t1 ≦ X right ≦ X R + t1” is satisfied. To do.

これら2つの条件を満たす場合、下線の各端点が正解の文字列の両端からはみ出たり、両端に届かなかったとしても、正解の文字列のうち両端の文字とを対応付けることができる程度までしか下線の各端点が左右方向にずれていないと推定できる。一方、2つの条件のうちいずれか1つの条件でも満たさない場合、正解の文字列に含まれない文字にまで下線が描画されているか、あるいは正解の文字列の全てに下線が描画されていないといった過不足があると推定できる。なお、ここでは、外接矩形rの左端および右端の両面で判定を行う場合を例示したが、いずれか一方のみの判定を行うこととしてもよい。   When these two conditions are met, even if each end point of the underline protrudes from both ends of the correct character string or does not reach both ends, it is only underlined to the extent that the characters at both ends of the correct character string can be associated with each other. It can be estimated that the end points of are not displaced in the left-right direction. On the other hand, if any one of the two conditions is not satisfied, an underline is drawn up to a character that is not included in the correct character string, or an underline is not drawn in all the correct character strings. It can be estimated that there is excess or deficiency. Here, the case where the determination is performed on both the left and right ends of the circumscribed rectangle r is illustrated, but only one of the determinations may be performed.

第3判定部18cは、筆跡データにより定まる筆跡が直線状であるか否かを判定する第3の判定を実行する処理部である。   The 3rd determination part 18c is a process part which performs the 3rd determination which determines whether the handwriting determined by handwriting data is linear form.

一実施形態として、第3判定部18cは、少なくとも筆跡の形状が直線状であるか否かを判定し、さらに筆跡の方向も判定する判定ロジックを採用できる。例えば、問題文が横書きである場合、横方向に伸びる直線であるか否かを判定し、縦書きである場合、縦方向に伸びる直線であるか否かを判定する。このように形状が直線状であるか否かを判定する方法の一例として、最小二乗法を用いる方法を挙げることができる。具体的には、第3判定部18cは、筆跡を形成する筆点列を最も良く表す直線、すなわち問題文が横書きである場合、筆跡データに含まれる座標の時系列データとの間で誤差が最小となる横方向の直線を最小二乗法により求め、この直線と筆点列との位置ずれ、本例では垂直方向のずれを計算する。そして、第3判定部18cは、位置ずれの統計値、例えば平均値が一定値以内であるか否かにより、筆跡の形状が直線状であるか否かを判定する。この他、第3判定部18cは、筆跡データにおいて、時系列に隣接する筆点の間でベクトルを為し、各ベクトルの方向と所定の方向とのずれの平均を算出し、ずれの平均値が所定以内であるか否かにより、筆跡の形状が直線状であるか否かを判定することもできる。さらに、単純には、筆跡の外接矩形rの高さと幅の比を用いる方法も有効である。例えば、高さhと幅wがw>h×3の関係にあるとき、その筆跡はおおよそ横方向に伸びた直線であると見なすこともできる。なお、上記のいずれの方法を択一的に採用したり、複合させて採用したりすることができ、他の既存の技術により、筆跡が直線状であるか否かを判定することもできる。   As an embodiment, the third determination unit 18c can employ determination logic that determines whether or not at least the shape of the handwriting is a straight line, and further determines the direction of the handwriting. For example, if the question sentence is horizontal writing, it is determined whether or not it is a straight line extending in the horizontal direction, and if it is vertical writing, it is determined whether it is a straight line extending in the vertical direction. As an example of a method for determining whether or not the shape is a straight line, a method using a least square method can be given. Specifically, the third determination unit 18c determines that there is an error between the straight line that best represents the handwriting sequence that forms the handwriting, that is, the time series data of the coordinates included in the handwriting data when the question sentence is horizontal writing. The minimum horizontal straight line is obtained by the least square method, and the positional deviation between this straight line and the stroke array, in this example, the vertical deviation is calculated. Then, the third determination unit 18c determines whether or not the shape of the handwriting is linear depending on whether or not a statistical value of positional deviation, for example, an average value is within a certain value. In addition, in the handwriting data, the third determination unit 18c performs a vector between the brush points adjacent in time series, calculates the average of the deviation between the direction of each vector and the predetermined direction, and calculates the average value of the deviation. It is also possible to determine whether or not the shape of the handwriting is linear depending on whether or not is within a predetermined range. Furthermore, simply, a method using the ratio between the height and width of the circumscribed rectangle r of the handwriting is also effective. For example, when the height h and the width w are in a relationship of w> h × 3, the handwriting can be regarded as a straight line extending approximately in the lateral direction. Note that any of the above methods can be adopted alternatively or combined, and it can be determined whether or not the handwriting is linear by other existing techniques.

採点部19は、判定部18の判定結果にしたがって傍線問題の解答を採点する処理部である。   The scoring unit 19 is a processing unit that scores the answer to the side line problem according to the determination result of the determination unit 18.

一実施形態として、採点部19は、第1判定部18a、第2判定部18b及び第3判定部18cの全ての処理部で条件を満たすと判定された矩形及び筆跡の組合せに正解マークを付与する。一方、採点部19は、矩形記憶部14に記憶された矩形リストに含まれる矩形と、筆跡記憶部16に記憶された筆跡リストに含まれる筆跡との全ての組合せに第1判定部18a、第2判定部18b及び第3判定部18cによる判定を行った後に、正解マークが付与されていない矩形及び筆跡に不正解マークを付与する。このような正解マーク及び不正解マークの付与により、点数等の評価を行うことができる。例えば、矩形ごとにあらかじめ定められた配点にしたがって正解マークの点数を集計したり、矩形の個数に対する正解マークの割合を算出したりすることができる。   As one embodiment, the scoring unit 19 gives a correct answer mark to a combination of a rectangle and a handwriting determined to satisfy the conditions in all the processing units of the first determination unit 18a, the second determination unit 18b, and the third determination unit 18c. To do. On the other hand, the scoring unit 19 includes the first determination unit 18a and the first determination unit 18a for all combinations of rectangles included in the rectangle list stored in the rectangle storage unit 14 and handwriting included in the handwriting list stored in the handwriting storage unit 16. After the determination by the 2 determination unit 18b and the third determination unit 18c, an incorrect answer mark is assigned to a rectangle and a handwriting to which no correct answer mark is assigned. By assigning such correct answer marks and incorrect answer marks, it is possible to evaluate the score and the like. For example, the number of correct marks can be totaled according to a predetermined score for each rectangle, or the ratio of correct marks to the number of rectangles can be calculated.

なお、上記の設定部13、取得部15、算出部17、判定部18及び採点部19などの機能部は、次のようにして実装できる。例えば、中央処理装置、いわゆるCPU(Central Processing Unit)などに、上記の各処理部と同様の機能を発揮するプロセスをメモリ上に展開して実行させることにより実現できる。これらの処理部は、必ずしも中央処理装置で実行されずともよく、MPU(Micro Processing Unit)に実行させることとしてもよい。また、上記の各機能部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。   The function units such as the setting unit 13, the acquisition unit 15, the calculation unit 17, the determination unit 18, and the scoring unit 19 can be implemented as follows. For example, it can be realized by causing a central processing unit, a so-called CPU (Central Processing Unit), or the like to develop and execute a process that exhibits the same function as each of the above-described processing units on a memory. These processing units do not necessarily have to be executed by the central processing unit, but may be executed by an MPU (Micro Processing Unit). Each functional unit described above can also be realized by a hard wired logic such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

また、上記の矩形記憶部14及び筆跡記憶部16には、一例として、各種の半導体メモリ素子、例えばRAM(Random Access Memory)やフラッシュメモリを採用できる。また、上記の矩形記憶部14及び筆跡記憶部16は、必ずしも主記憶装置でなくともよく、補助記憶装置であってもかまわない。この場合、HDD(Hard Disk Drive)、光ディスクやSSD(Solid State Drive)などを採用できる。   In addition, for example, various semiconductor memory elements such as RAM (Random Access Memory) and flash memory can be employed for the rectangular storage unit 14 and the handwriting storage unit 16. Further, the rectangular storage unit 14 and the handwriting storage unit 16 are not necessarily the main storage device, and may be an auxiliary storage device. In this case, an HDD (Hard Disk Drive), an optical disk, an SSD (Solid State Drive), or the like can be employed.

[具体例]
次に、図3A〜図3Dを用いて、傍線問題の解答を採点する具体例を説明する。図3Aは、問題文画像への矩形の設定例を示す図である。図3Bは、問題文画像への解答の記入例を示す図である。図3Cは、第1の判定方法の一例を示す図である。図3Dは、第2の判定方法の一例を示す図である。これら図3A〜図3Dの例では、傍線問題の一例として、問題文「私は昨日、校庭で遊びました」が例示されており、正解の文字列「校庭で」へ下線が付されているか否かを判定する場合を想定する。なお、ここでは、問題文が横書きである場合を例示するが、縦書きの場合には「校庭で」の部分の右側に傍線が引かれているか否かを判定することとすればよい。
[Concrete example]
Next, a specific example of scoring the answer to the side line problem will be described with reference to FIGS. 3A to 3D. FIG. 3A is a diagram illustrating a setting example of a rectangle in a question sentence image. FIG. 3B is a diagram illustrating an example of entering an answer to the question sentence image. FIG. 3C is a diagram illustrating an example of a first determination method. FIG. 3D is a diagram illustrating an example of a second determination method. In these examples of FIGS. 3A to 3D, as an example of the sideline problem, the question sentence “I played in the schoolyard yesterday” is illustrated, and the correct answer string “in the schoolyard” is underlined. Assume a case of determining whether or not. In addition, although the case where a problem sentence is horizontal writing is illustrated here, in the case of vertical writing, it may be determined whether or not a side line is drawn on the right side of the “in the schoolyard” portion.

図3Aに示すように、問題文は、画像で与えられており、問題文画像には「私は昨日、校庭で遊びました」と記述されている。ただし、画像として扱っているのでテキストデータとしては何が書かれているのかはコンピュータには認識できない。この問題文画像の中で、正解の文字列である「校庭で」の部分にドラッグ操作等の範囲指定により矩形Rが設定される。かかる矩形の設定は、タッチパネル11等を介して問題作成者により行われる。この結果、傍線問題が作成されることになる。   As shown in FIG. 3A, the question sentence is given as an image, and the question sentence image describes “I played in the schoolyard yesterday”. However, since it is handled as an image, the computer cannot recognize what is written as text data. In this question sentence image, a rectangle R is set by specifying a range such as a drag operation at a portion of “in the schoolyard” which is a correct character string. The rectangle is set by the problem creator via the touch panel 11 or the like. As a result, a sideline problem is created.

図3Bには、解答者により問題文画像上に解答が記入された状態が示されている。図3Bに示す例では、手書き入力により「校庭で」の部分に下線Uが描画されている。かかる下線Uの筆跡データが解答者の端末装置から取得された場合、図3Cに示す要領で第1の判定が実行される。   FIG. 3B shows a state in which the answer is written on the question sentence image by the answerer. In the example shown in FIG. 3B, an underline U is drawn at a portion “in the schoolyard” by handwriting input. When the handwritten data of the underline U is acquired from the answerer's terminal device, the first determination is performed as shown in FIG. 3C.

図3Cに示す通り、矩形Rの下端位置Ylowから上方向への距離を閾値t2とし、下方向への距離を閾値t3とする許容範囲、すなわち図示の塗りつぶしの領域を設定し、この許容範囲内に下線Uの外接矩形rの中心位置Ycが含まれるか否かが判定される。この例では、下線Uの外接矩形rの中心位置Ycが許容範囲に含まれる。それ故、正解の文字列の1つ上の行や1つ下の行までは下線が上下方向にずれていないと推定できる。なお、ここでは、下線Uの外接矩形rの中心位置Ycが許容範囲に含まれるか否かが判定される場合を例示したが、許容範囲内に上端と下端の両方を含む、といった判定条件としても良い。 As shown in FIG. 3C, an allowable range in which the distance from the lower end position Y low of the rectangle R to the upper direction is set as the threshold value t2 and the downward distance is set as the threshold value t3, that is, the filled region shown in the figure is set. Whether or not the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the underline U is included is determined. In this example, the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the underline U is included in the allowable range. Therefore, it can be estimated that the underline is not shifted in the vertical direction up to the line immediately above or the line below the correct character string. Here, the case where it is determined whether or not the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the underline U is included in the allowable range is illustrated, but as a determination condition that both the upper end and the lower end are included in the allowable range Also good.

このように第1の判定で条件を満たす場合、図3Dに示す要領で第2の判定が実行される。図3Dに示す通り、矩形Rの左右端の位置から距離t1の範囲内に、下線Uの左端の位置Xleft及び右端の位置Xrightがそれぞれ収まるか否かが判定される。この例では、下線Uの左端の位置Xleft及び右端の位置Xrightが収まるので、正解の文字列のうち両端の文字「校」及び「で」とを対応付けることができる程度までしか下線Uの各端点が左右方向にずれていないと推定できる。その後、下線Uの形状が直線状、すなわち横方向の直線であると判定された場合、矩形R及び下線Uに正解マークが付与される。なお、ここでは、矩形Rの端から左右ともに距離t1の範囲としているが、高さhに基づいて算出される、それぞれ異なる値を設定しても良い。 Thus, when satisfy | filling conditions by 1st determination, 2nd determination is performed in the way shown to FIG. 3D. As shown in FIG. 3D, it is determined whether or not the left end position X left and the right end position X right of the underline U fall within the distance t1 from the position of the left and right ends of the rectangle R, respectively. In this example, since the left end position X left and the right end position X right of the underline U are accommodated, the underline U can only be correlated with the characters “school” and “de” at both ends of the correct character string. It can be estimated that each end point is not shifted in the left-right direction. Thereafter, when it is determined that the shape of the underline U is a straight line, that is, a horizontal straight line, a correct answer mark is given to the rectangle R and the underline U. Here, the distance t1 is set to the left and right from the end of the rectangle R, but different values calculated based on the height h may be set.

このように、第1の判定、第2の判定及び第3の判定は、矩形が設定され、筆跡データが取得されることにより、OCR等の文字認識処理が実行されずとも、手書き入力による解答が正解または不正解であるか否かを判定できる。それ故、文字認識の結果に対する修正操作を不要化できるので、問題文の正解の文字列と傍線部の文字列との対応付けの自動化を実現できる。したがって、傍線問題の採点効率を向上させることができる。   As described above, the first determination, the second determination, and the third determination are answers by handwriting input even if character recognition processing such as OCR is not performed by setting a rectangle and acquiring handwriting data. It can be determined whether or not is a correct answer or an incorrect answer. Therefore, since the correction operation for the character recognition result can be made unnecessary, it is possible to automate the association between the correct character string of the question sentence and the character string of the side line portion. Therefore, the scoring efficiency of the side line problem can be improved.

[処理の流れ]
図4及び図5は、実施例1に係る傍線問題採点処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、問題文の縦書きまたは横書きの種類が設定された状態で採点の担当者、例えば問題作成者から採点対象とする問題文が指定された場合に実行される。
[Process flow]
4 and 5 are flowcharts illustrating the procedure of the marginal line problem scoring process according to the first embodiment. This process is executed when a question sentence to be scored is specified by a person in charge of scoring, for example, a question creator, with the vertical or horizontal writing type of the question sentence set.

図4に示すように、矩形記憶部14に記憶された矩形リストを参照する参照位置が先頭に初期化される(ステップS101)。続いて、矩形リストの参照位置が最後尾に設定されるまで(ステップS102No)、下記のステップS103〜ステップS119の処理が実行される。   As shown in FIG. 4, the reference position referring to the rectangular list stored in the rectangular storage unit 14 is initialized to the top (step S101). Subsequently, the following steps S103 to S119 are executed until the reference position of the rectangular list is set at the end (No in step S102).

すなわち、算出部17は、矩形リストから設定中の参照位置に対応する矩形データを選択し(ステップS103)、矩形リストの参照位置を次の矩形データへシフトする(ステップS104)。続いて、算出部17は、矩形Rの高さhを算出する(ステップS105)。   That is, the calculation unit 17 selects rectangular data corresponding to the reference position being set from the rectangular list (step S103), and shifts the reference position of the rectangular list to the next rectangular data (step S104). Subsequently, the calculation unit 17 calculates the height h of the rectangle R (step S105).

そして、算出部17は、ステップS105で算出された矩形Rの高さhを用いて、正解の文字列の下端から上下方向へ傍線がずれることを許容する閾値t2及び閾値t3と、正解の文字列の両端から左右方向へ傍線の端点がずれることを許容する閾値t1とを許容範囲、すなわち判定範囲として算出する(ステップS106)。   Then, the calculation unit 17 uses the height h of the rectangle R calculated in step S105, the threshold value t2 and the threshold value t3 that allow the side line to deviate vertically from the lower end of the correct character string, and the correct character A threshold t1 that allows the end point of the side line to shift from the both ends of the column in the left-right direction is calculated as an allowable range, that is, a determination range (step S106).

続いて、第1判定部18aは、ステップS103で選択された矩形Rの矩形データにより求まる下端位置YlowからステップS106で算出された閾値t2を減算する計算を行うことにより上方向のずれの許容範囲Y1を算出すると共に、ステップS103で選択された矩形Rの矩形データにより求まる下端位置YlowにステップS106で算出された閾値t3を加算する計算を行うことにより、下方向のずれの許容範囲Y2を算出する(ステップS107)。 Subsequently, the first determination unit 18a performs the calculation of subtracting the threshold value t2 calculated in step S106 from the lower end position Y low obtained from the rectangular data of the rectangle R selected in step S103, thereby allowing an upward shift tolerance. By calculating the range Y1 and adding the threshold value t3 calculated in step S106 to the lower end position Y low obtained from the rectangular data of the rectangle R selected in step S103, an allowable range Y2 of downward shift is obtained. Is calculated (step S107).

その上で、筆跡記憶部16に記憶された筆跡リストを参照する参照位置が先頭に初期化された上で(ステップS108)、筆跡リストの参照位置が最後尾に設定されるまで(ステップS109No)、下記のステップS110〜ステップS119の処理が実行される。   After that, the reference position referring to the handwriting list stored in the handwriting storage unit 16 is initialized to the top (step S108), and the reference position of the handwriting list is set to the end (No in step S109). Then, the following steps S110 to S119 are executed.

すなわち、第1判定部18aは、筆跡リストから設定中の参照位置に対応する筆跡データを選択し(ステップS110)、筆跡リストの参照位置を次の筆跡データへシフトする(ステップS111)。続いて、第1判定部18aは、ステップS110で選択された筆跡データから当該筆跡の外接矩形rを算出する(ステップS112)。そして、第1判定部18aは、筆跡の外接矩形rの中心位置Ycを算出する(ステップS113)。   That is, the first determination unit 18a selects handwriting data corresponding to the reference position being set from the handwriting list (step S110), and shifts the reference position of the handwriting list to the next handwriting data (step S111). Subsequently, the first determination unit 18a calculates a circumscribed rectangle r of the handwriting from the handwriting data selected in Step S110 (Step S112). Then, the first determination unit 18a calculates the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the handwriting (Step S113).

その上で、第1判定部18aは、筆跡の外接矩形rの中心位置Ycが許容範囲内であるか否か、すなわち「Y1≦Yc≦Y2」の条件を満たすか否かを判定する(ステップS114)。   Then, the first determination unit 18a determines whether the center position Yc of the circumscribed rectangle r of the handwriting is within the allowable range, that is, whether the condition of “Y1 ≦ Yc ≦ Y2” is satisfied (step S1). S114).

このとき、筆跡の外接矩形rの中心位置Ycが「Y1≦Yc≦Y2」の条件を満たす場合(ステップS114Yes)、第2判定部18bは、ステップS103で選択された矩形Rの矩形データに含まれる左上の頂点のX座標を矩形Rの左端の位置Xとして抽出すると共に右下の頂点のX座標を矩形Rの右端の位置Xとして抽出し、ステップS112で求められた筆跡の外接矩形rの左端の位置Xleftを抽出すると共に外接矩形rの右端の位置Xrightを抽出する(ステップS115)。 At this time, when the center position Yc of the circumscribing rectangle r of the handwriting satisfies the condition of “Y1 ≦ Yc ≦ Y2” (Yes at Step S114), the second determination unit 18b is included in the rectangular data of the rectangle R selected at Step S103. the X coordinate of the upper left vertex to extract the X-coordinate of the lower right vertex are extracted as the left end position X L of the rectangle R as the right end position X R of the rectangle R being circumscribed rectangle of handwriting obtained in step S112 The left end position X left of r is extracted and the right end position X right of the circumscribed rectangle r is extracted (step S115).

その上で、第2判定部18bは、外接矩形rの左端の位置Xleftが許容範囲内である否か、すなわち「X−t1≦Xleft≦X+t1」の条件を満たすか否かを判定する(ステップS116)。このとき、外接矩形rの左端の位置Xleftが「X−t1≦Xleft≦X+t1」の条件を満たす場合(ステップS116Yes)、第2判定部18bは、外接矩形rの右端の位置Xrightが許容範囲内である否か、すなわち「X−t1≦Xright≦X+t1」の条件を満たすか否かをさらに判定する(ステップS117)。 On top of that, the second determination unit 18b is whether the position X left of the left edge of the circumscribed rectangle r is within the allowable range, i.e. whether or not the condition "X L -t1 ≦ X left ≦ X L + t1 " Is determined (step S116). At this time, when the position X left of the left edge of the circumscribed rectangle r satisfies the condition "X L -t1 ≦ X left ≦ X L + t1 " (step S116Yes), the second determination unit 18b, the position of the right edge of the circumscribed rectangle r It is further determined whether or not X right is within an allowable range, that is, whether or not the condition of “X R −t1 ≦ X right ≦ X R + t1” is satisfied (step S117).

ここで、外接矩形rの右端の位置Xrightが「X−t1≦Xright≦X+t1」の条件も満たす場合(ステップS117Yes)、第3判定部18cは、ステップS110で選択された筆跡データにより定まる筆跡が直線状であるか否かを判定する(ステップS118)。 If the right end position X right of the circumscribed rectangle r also satisfies the condition “X R −t1 ≦ X right ≦ X R + t1” (step S117 Yes), the third determination unit 18c selects the handwriting selected in step S110. It is determined whether or not the handwriting determined by the data is linear (step S118).

そして、筆跡が直線状である場合(ステップS118Yes)、採点部19は、ステップS103で選択された矩形と、ステップS110で選択された筆跡との組合せに正解マークを付与し(ステップS119)、ステップS109の処理へ移行する。   When the handwriting is linear (step S118 Yes), the scoring unit 19 gives a correct answer mark to the combination of the rectangle selected in step S103 and the handwriting selected in step S110 (step S119). The process proceeds to S109.

一方、上記のステップS114No、ステップS116No、ステップS117NoまたはステップS118Noのいずれかに該当する場合、正解マークの付与を行わずに、ステップS109へ移行する。   On the other hand, if any of the above steps S114No, S116No, S117No, or S118No is satisfied, the process proceeds to step S109 without giving a correct answer mark.

その後、筆跡リストの参照位置が最後尾であり、かつ矩形リストの参照位置が最後尾である場合(ステップS109YesかつステップS102Yes)、採点部19は、ステップS119で正解マークが付与されていない矩形および筆跡に不正解マークを付与し(ステップS120)、処理を終了する。   After that, when the reference position of the handwriting list is the tail and the reference position of the rectangle list is the tail (Yes in Step S109 and Step S102), the scoring unit 19 uses the rectangle and the correct mark not assigned in Step S119. An incorrect answer mark is given to the handwriting (step S120), and the process ends.

[効果の一側面]
上述してきたように、本実施例に係る傍線問題採点装置10は、問題文を含む画像上で正解とする文字列を含む領域に設定された矩形に基づいて判定範囲を算出し、手書き入力による筆跡が判定範囲に収まるか否かを判定する。したがって、本実施例に係る傍線問題採点装置10によれば、傍線問題の採点効率を向上させることができる。
[One aspect of effect]
As described above, the sideline problem scoring device 10 according to the present embodiment calculates a determination range based on a rectangle set in a region including a character string that is a correct answer on an image including a question sentence, and is based on handwriting input. It is determined whether or not the handwriting falls within the determination range. Therefore, according to the side line problem scoring device 10 according to the present embodiment, the scoring efficiency of the side line problem can be improved.

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。   Although the embodiments related to the disclosed apparatus have been described above, the present invention may be implemented in various different forms other than the above-described embodiments. Therefore, another embodiment included in the present invention will be described below.

[応用例]
上記の傍線問題採点装置10は、第1の矩形の左または右の辺と、第1の矩形と異なる第2の矩形の左または右の辺との距離が所定の距離以内である場合、第1の矩形及び第2の矩形を左右に連結することもできる。
[Application example]
When the distance between the left or right side of the first rectangle and the left or right side of the second rectangle different from the first rectangle is within a predetermined distance, The one rectangle and the second rectangle can be connected to the left and right.

図6は、応用例を示す図である。図6には、互いが連接する第1の矩形R1及び第2の矩形R2とが示されている。図6に示すように、第1の矩形R1の右の辺と第2の矩形R2の左の辺との距離が、第1の矩形R1及び第2の矩形R2の高さに基づいて定めた閾値以下であれば、第1の矩形R1及び第2の矩形R2を連結することにより、一つの矩形に合成し、合成後の矩形を矩形リストに追加する。この際、元の第1の矩形R1及び元の第2の矩形R2も矩形リストからは削除しない。   FIG. 6 is a diagram illustrating an application example. FIG. 6 shows a first rectangle R1 and a second rectangle R2 that are connected to each other. As shown in FIG. 6, the distance between the right side of the first rectangle R1 and the left side of the second rectangle R2 is determined based on the heights of the first rectangle R1 and the second rectangle R2. If it is equal to or less than the threshold value, the first rectangle R1 and the second rectangle R2 are connected to be combined into one rectangle, and the combined rectangle is added to the rectangle list. At this time, the original first rectangle R1 and the original second rectangle R2 are not deleted from the rectangle list.

図6に示す「h」は、矩形の高さを表す。ここで「h」は、複数ある矩形の高さの平均を取ることで求めても良いし、いずれかの矩形の高さを代表として一つを選択してhの値としても良い。かかる「h」にそれぞれ一定数AW、AHを乗じることで距離の閾値TW及び閾値THを求める。また、2つの矩形の左右の辺のうち最寄りの辺同士の水平軸上の距離をdWとする。また、垂直方向で矩形の中心を通る直線の位置を矩形の垂直方向の位置とすると、2つの矩形の垂直方向の距離値は、図6に示す通り、dHとなる。これら水平方向の距離dWが閾値TW以下であり、かつ垂直方向の距離dHが閾値TH以下である場合に、2つの矩形を併合する。これら2つの矩形が併合された矩形データを矩形リストに追加して図4及び図5に示した処理が実行される。なお、図6の例では、問題文が横書きである場合を例示したが、計算過程において垂直、水平方向を入れ替えることで縦書きの場合にも同様に計算を適用することができる。   “H” shown in FIG. 6 represents the height of the rectangle. Here, “h” may be obtained by taking the average of the heights of a plurality of rectangles, or one of the heights of any rectangle may be selected as a representative to set the value of h. The distance threshold value TW and the threshold value TH are obtained by multiplying the “h” by a fixed number AW and AH, respectively. Also, let dW be the distance on the horizontal axis between the nearest sides of the two rectangles on the left and right sides. If the position of the straight line passing through the center of the rectangle in the vertical direction is the position in the vertical direction of the rectangle, the distance value in the vertical direction of the two rectangles is dH as shown in FIG. When the horizontal distance dW is equal to or smaller than the threshold TW and the vertical distance dH is equal to or smaller than the threshold TH, the two rectangles are merged. The rectangle data obtained by merging these two rectangles is added to the rectangle list, and the processes shown in FIGS. 4 and 5 are executed. In the example of FIG. 6, the case where the question sentence is written horizontally is illustrated, but the calculation can be similarly applied to the case of vertical writing by switching the vertical and horizontal directions in the calculation process.

これにより、第1の矩形R1及び第2の矩形R2の各々に下線が描画される場合と、第1の矩形R1及び第2の矩形R2にまとめて下線が描画される場合との両方で、正解と判定できるようになる。   Thereby, both when the underline is drawn in each of the first rectangle R1 and the second rectangle R2 and when the underline is drawn together in the first rectangle R1 and the second rectangle R2, The correct answer can be determined.

図7A及び図7Bは、応用例の効果の一側面を示す図である。これら図7A及び図7Bは、いずれも問題文が「今まで特定の範囲内で取得していた」であり、「特定の」と「範囲内で」の2つの文字列が正解である場合が示されている。図7Aには、正解の文字列「特定の」に対応する箇所に下線U1が描画されると共に、正解の文字列「範囲内で」に対応する箇所に下線U2が描画された場合の解答が示されている。一方、図7Bには、2つの正解の文字列を包含する文字列「特定の範囲内で」の全体にわたって下線U3が描画された場合が示されている。   7A and 7B are diagrams illustrating one aspect of the effect of the application example. In both FIG. 7A and FIG. 7B, the question sentence is “acquired within a specific range until now”, and the two character strings “specific” and “within range” are correct. It is shown. FIG. 7A shows an answer when an underline U1 is drawn at a position corresponding to the correct character string “specific” and an underline U2 is drawn at a position corresponding to the correct character string “within range”. It is shown. On the other hand, FIG. 7B shows a case where the underline U3 is drawn over the entire character string “within a specific range” including two correct character strings.

これら図7Aに示す下線U1及び下線U2と、図7Bに示す下線U3との両方を正解としたいといったケースも考えられる。なぜなら、解答者が意図して文字列「特定の範囲内で」をまとめて下線を引く場合や意図せずに各々の矩形に引いた下線が繋がってしまう状況も起こりうるからである。このような場合でも、第1の矩形R1及び第2の矩形R2が連結により合成された矩形を矩形リストに追加することにより、図7Aに示す下線U1及び下線U2と、図7Bに示す下線U3との両方を正解と判定することが可能になる。なお、図7A及び図7Bには、横書きの場合を例示したが、縦書きの場合には、第1の矩形の上または下の辺と、第1の矩形と異なる第2の矩形の上または下の辺との距離が、矩形の高さまたは幅に基づいて算出される値の範囲内にあるとき、第1の矩形及び第2の矩形を上下に連結することにより、同様の効果を得ることができる。   There may be a case where both the underline U1 and the underline U2 shown in FIG. 7A and the underline U3 shown in FIG. This is because there is a possibility that the underline that the answerer intends to underline the character string “within a specific range” or that the underline drawn unintentionally is connected to each rectangle. Even in such a case, an underline U1 and an underline U2 shown in FIG. 7A and an underline U3 shown in FIG. 7B are added to the rectangle list by adding a rectangle in which the first rectangle R1 and the second rectangle R2 are combined. Both can be determined as correct answers. 7A and 7B exemplify the case of horizontal writing, but in the case of vertical writing, the upper or lower side of the first rectangle and the upper side of the second rectangle different from the first rectangle or When the distance to the lower side is within the range of values calculated based on the height or width of the rectangle, the same effect can be obtained by connecting the first rectangle and the second rectangle vertically. be able to.

[縦書き]
上記の実施例1では、あくまで一例として問題文が横書きである場合を例示したが、問題文が縦書きである場合も、図4及び図5に示した処理を同様に実行することができる。例えば、第1の判定の場合、矩形記憶部14に記憶された水平位置と、筆跡記憶部16に記憶された筆跡の水平位置とを比較し、位置の差が矩形の幅に基づいて求めた許容範囲内に収まっているかどうかを判定することとすればよい。また、第2の判定の場合、矩形記憶部14に記憶された各矩形の上下端の位置と、筆跡記憶部16に記憶された筆跡の上下端の位置とを比較し、位置の差が矩形の幅に基づいて求めた許容範囲内に収まっているかどうかを判定することとすればよい。
[Vertical writing]
In the first embodiment described above, the case where the question sentence is written horizontally is illustrated as an example. However, even when the question sentence is written vertically, the processes shown in FIGS. 4 and 5 can be executed in the same manner. For example, in the case of the first determination, the horizontal position stored in the rectangle storage unit 14 is compared with the horizontal position of the handwriting stored in the handwriting storage unit 16, and the difference in position is obtained based on the width of the rectangle. What is necessary is just to determine whether it is in the tolerance | permissible_range. Further, in the case of the second determination, the positions of the upper and lower ends of each rectangle stored in the rectangle storage unit 14 are compared with the positions of the upper and lower ends of the handwriting stored in the handwriting storage unit 16, and the difference in position is rectangular. What is necessary is just to determine whether it is in the tolerance | permissible_range calculated | required based on the width | variety of.

[レイアウトの自動判別]
上記の実施例1では、問題文が横書きまたは縦書きのいずれであるかを設定させる場合を例示したが、矩形記憶部14に記憶された各矩形の縦横比から問題文が横書きまたは縦書きのいずれであるかを自動的に設定することができる。例えば、矩形の水平方向の辺が垂直方向の辺よりも長い場合には、横書きと推定することができるし、また、矩形の垂直方向の辺が水平方向の辺よりも長い場合には、横書きと推定することができる。この場合、複数の矩形で同一の判定結果が得られることを横書きまたは縦書きの判定を確定させる条件としてもかまわない。
[Automatic layout detection]
In the first embodiment, the case where the question sentence is set to horizontal writing or vertical writing is exemplified. However, the question sentence is written horizontally or vertically from the aspect ratio of each rectangle stored in the rectangle storage unit 14. It can be set automatically. For example, when the horizontal side of a rectangle is longer than the vertical side, it can be estimated as horizontal writing, and when the vertical side of the rectangle is longer than the horizontal side, horizontal writing is performed. Can be estimated. In this case, obtaining the same determination result with a plurality of rectangles may be a condition for confirming the determination of horizontal writing or vertical writing.

[分散および統合]
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、設定部13、取得部15、算出部17、判定部18または採点部19を傍線問題採点装置10の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、設定部13、取得部15、算出部17、判定部18または採点部19を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の傍線問題採点装置10の機能を実現するようにしてもよい。
[Distribution and integration]
In addition, each component of each illustrated apparatus does not necessarily have to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the setting unit 13, the acquisition unit 15, the calculation unit 17, the determination unit 18, or the scoring unit 19 may be connected as an external device of the side line problem scoring device 10 via a network. Moreover, another apparatus has the setting part 13, the acquisition part 15, the calculation part 17, the determination part 18, or the scoring part 19, respectively, and the function of said sideline problem scoring apparatus 10 is connected by network connection and cooperating. It may be realized.

[傍線問題採点プログラム]
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図8を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する傍線問題採点プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
[Side Line Problem Scoring Program]
The various processes described in the above embodiments can be realized by executing a prepared program on a computer such as a personal computer or a workstation. Therefore, in the following, an example of a computer that executes a sideline problem scoring program having the same function as that of the above embodiment will be described with reference to FIG.

図8は、実施例1及び実施例2に係る傍線問題採点プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図8に示すように、コンピュータ100は、操作部110aと、スピーカ110bと、カメラ110cと、ディスプレイ120と、通信部130とを有する。さらに、このコンピュータ100は、CPU150と、ROM160と、HDD170と、RAM180とを有する。これら110〜180の各部はバス140を介して接続される。   FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a computer that executes the sideline problem scoring program according to the first embodiment and the second embodiment. As illustrated in FIG. 8, the computer 100 includes an operation unit 110a, a speaker 110b, a camera 110c, a display 120, and a communication unit 130. Further, the computer 100 includes a CPU 150, a ROM 160, an HDD 170, and a RAM 180. These units 110 to 180 are connected via a bus 140.

HDD170には、図8に示すように、上記の実施例1で示した設定部13、取得部15、算出部17、判定部18及び採点部19と同様の機能を発揮する傍線問題採点プログラム170aが記憶される。この傍線問題採点プログラム170aは、図1に示した設定部13、取得部15、算出部17、判定部18及び採点部19の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、HDD170には、必ずしも上記の実施例1で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがHDD170に格納されればよい。   As shown in FIG. 8, the HDD 170 has a sideline problem scoring program 170a that exhibits the same functions as the setting unit 13, the acquisition unit 15, the calculation unit 17, the determination unit 18, and the scoring unit 19 shown in the first embodiment. Is memorized. This side line problem scoring program 170a may be integrated or separated as with the constituent elements of the setting unit 13, the acquisition unit 15, the calculation unit 17, the determination unit 18, and the scoring unit 19 shown in FIG. That is, the HDD 170 does not necessarily have to store all the data shown in the first embodiment, and data used for processing may be stored in the HDD 170.

このような環境の下、CPU150は、HDD170から傍線問題採点プログラム170aを読み出した上でRAM180へ展開する。この結果、傍線問題採点プログラム170aは、図8に示すように、傍線問題採点プロセス180aとして機能する。この傍線問題採点プロセス180aは、RAM180が有する記憶領域のうち傍線問題採点プロセス180aに割り当てられた領域にHDD170から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、傍線問題採点プロセス180aが実行する処理の一例として、図4や図5に示す処理などが含まれる。なお、CPU150では、必ずしも上記の実施例1で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。   Under such an environment, the CPU 150 reads the side line problem scoring program 170 a from the HDD 170 and develops it in the RAM 180. As a result, the side line problem scoring program 170a functions as a side line problem scoring process 180a as shown in FIG. The sideline problem scoring process 180a expands various data read from the HDD 170 in an area allocated to the sideline problem scoring process 180a in the storage area of the RAM 180, and executes various processes using the expanded various data. . For example, the process shown in FIG. 4 and FIG. 5 is included as an example of the process executed by the side line problem scoring process 180a. Note that the CPU 150 does not necessarily operate all the processing units described in the first embodiment, and the processing unit corresponding to the process to be executed may be virtually realized.

なお、上記の傍線問題採点プログラム170aは、必ずしも最初からHDD170やROM160に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ100に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるFD、CD−ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ100がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ100に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ100がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。   The sideline problem scoring program 170a may not necessarily be stored in the HDD 170 or the ROM 160 from the beginning. For example, each program is stored in a “portable physical medium” such as a flexible disk inserted into the computer 100, so-called FD, CD-ROM, DVD disk, magneto-optical disk, or IC card. Then, the computer 100 may acquire and execute each program from these portable physical media. In addition, each program is stored in another computer or server device connected to the computer 100 via a public line, the Internet, a LAN, a WAN, etc., and the computer 100 acquires and executes each program from these. It may be.

10 傍線問題採点装置
11 タッチパネル
12 問題記憶部
13 設定部
14 矩形記憶部
15 取得部
16 筆跡記憶部
17 算出部
18 判定部
18a 第1判定部
18b 第2判定部
18c 第3判定部
19 採点部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Side line problem scoring apparatus 11 Touch panel 12 Problem memory | storage part 13 Setting part 14 Rectangular memory | storage part 15 Acquisition part 16 Handwriting memory | storage part 17 Calculation part 18 Judgment part 18a 1st judgment part 18b 2nd judgment part 18c 3rd judgment part 19 Scoring part

Claims (7)

コンピュータが、
画像に含まれる問題文の文字列のうち正解の文字列に設定される枠を取得し、
設定された枠からのずれを許容する許容範囲を算出し、
手書き入力による筆跡を取得し、
前記枠から算出された前記許容範囲内に含まれる筆跡が存在するか否かにより、前記枠に対応する傍線問題が正解であるか否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする傍線問題採点方法。
Computer
Get the frame that is set to the correct text string of the question text included in the image,
Calculate the allowable range that allows deviation from the set frame,
Get handwriting by handwriting input,
It is determined whether or not the sideline problem corresponding to the frame is a correct answer by whether or not there is a handwriting included within the allowable range calculated from the frame ,
A sideline problem scoring method characterized by executing processing.
前記算出する処理は、前記枠の幅または高さに基づいて前記許容範囲を算出し、
前記判定する処理は、前記手書き入力による筆跡の中に、前記画像上の左右端または上下端の位置が前記許容範囲内に含まれる筆跡が存在するか否かにより、前記枠に対応する傍線問題が正解であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の傍線問題採点方法。
The calculating process calculates the allowable range based on the width or height of the frame,
The determining process, in the handwriting by previous SL handwriting input, depending on whether the handwriting position of the right and left ends or the upper and lower ends on the image is included within the allowable range is present, corresponding to the frame underline The side line problem scoring method according to claim 1, wherein it is determined whether or not the problem is a correct answer .
前記算出する処理は、前記枠の幅または高さに基づいて前記許容範囲を算出し、
前記判定する処理は、前記手書き入力による筆跡の中に、前記画像上の垂直または水平の位置が前記許容範囲内に含まれる筆跡が存在するか否かにより、前記枠に対応する傍線問題が正解であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の傍線問題採点方法。
The calculating process calculates the allowable range based on the width or height of the frame,
The determining process, in the handwriting by previous SL handwriting input, depending on whether the handwriting vertical or horizontal position on the image is included within the allowable range is present, the underline problem corresponding to the frame The side line problem scoring method according to claim 1, wherein it is determined whether or not the answer is correct .
前記コンピュータが、
前記筆跡が前記算出された許容範囲内に収まる場合に、前記手書き入力による筆跡が直線状であるか否かを判定する処理をさらに実行することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の傍線問題採点方法。
The computer is
The process of determining whether or not the handwriting input by the handwriting input is linear when the handwriting is within the calculated allowable range is further performed. The sideline problem scoring method described in 1.
前記コンピュータが、
第1の枠の左右または上下の辺と、前記第1の枠と異なる第2の枠の左右または上下の辺との距離が、前記枠の高さまたは幅から定めた範囲内である場合に、前記第1の枠及び前記第2の枠を左右または上下に連結することにより合成する処理をさらに実行し、
前記判定する処理は、前記第1の枠、前記第2の枠及び合成後の枠ごとに、当該枠から算出された許容範囲内に収まる筆跡が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の傍線問題採点方法。
The computer is
When the distance between the left and right or upper and lower sides of the first frame and the left and right or upper and lower sides of the second frame different from the first frame is within a range determined from the height or width of the frame , Further executing a process of combining the first frame and the second frame by connecting left and right or up and down,
The determination process is characterized in that for each of the first frame, the second frame, and the combined frame, it is determined whether there is a handwriting that falls within an allowable range calculated from the frame. The side line problem scoring method according to any one of claims 1 to 4.
コンピュータに、
画像に含まれる問題文の文字列のうち正解の文字列に設定される枠を取得し、
設定された枠からのずれを許容する許容範囲を算出し、
手書き入力による筆跡を取得し、
前記枠から算出された前記許容範囲内に含まれる筆跡が存在するか否かにより、前記枠に対応する傍線問題が正解であるか否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする傍線問題採点プログラム。
On the computer,
Get the frame that is set to the correct text string of the question text included in the image,
Calculate the allowable range that allows deviation from the set frame,
Get handwriting by handwriting input,
It is determined whether or not the sideline problem corresponding to the frame is a correct answer by whether or not there is a handwriting included within the allowable range calculated from the frame ,
A sideline problem scoring program characterized by executing processing.
画像に含まれる問題文の文字列のうち正解の文字列に設定される枠を取得する第1取得部と、
設定された枠からのずれを許容する許容範囲を算出する算出部と、
手書き入力による筆跡を取得する第2取得部と、
前記枠から算出された前記許容範囲内に含まれる筆跡が存在するか否かにより、前記枠に対応する傍線問題が正解であるか否かを判定する判定部と、
を有することを特徴とする傍線問題採点装置。
A first acquisition unit that acquires a frame set to a correct character string among character strings of question sentences included in the image;
A calculation unit that calculates an allowable range that allows deviation from the set frame;
A second acquisition unit for acquiring handwriting by handwriting input;
A determination unit that determines whether or not the sideline problem corresponding to the frame is a correct answer, depending on whether or not the handwriting included in the allowable range calculated from the frame exists;
A side line problem scoring device characterized by comprising:
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JP2569103B2 (en) * 1988-02-01 1997-01-08 富士電機株式会社 Character detection method
JP3771371B2 (en) * 1998-03-18 2006-04-26 株式会社リコー Mark recognition method and apparatus, and recording medium
JP2005169032A (en) * 2003-12-09 2005-06-30 Tatsuhiro Nemoto Method for calculating meaning grasp rate in kana extraction test
JP2007280241A (en) * 2006-04-11 2007-10-25 Fuji Xerox Co Ltd Postscript information processing method, postscript information processor and program
JP2010039572A (en) * 2008-07-31 2010-02-18 Sky Co Ltd Character decoration system and character decoration program
JP2014182685A (en) * 2013-03-21 2014-09-29 Kddi Corp Handwritten information extraction device, handwritten information extraction method, and program
US9685095B2 (en) * 2013-06-24 2017-06-20 SparxTeq Inc. Systems and methods for assessment administration and evaluation

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